AI 개발을 위해 꼭 필요한 ‘GPU’란? 개념부터 서비스 추천까지 완벽 정리!
GPU의 기본 개념과 CPU와의 차이, AI에서 중요한 이유를 정리한 글입니다. GPU 서버를 효율적으로 쓰는 서버호스팅과 코로케이션 서비스도 함께 소개했습니다.
#GPU#ML
26005분
필터 1
API 상품 연동 실패율을 줄일 수 있는 방법은?
API 상품 연동 실패 사유를 내부 차단과 제휴사 응답으로 나눠 분석했습니다. 실패 사유를 가이드화한 화면과 자동 재처리로 조치율을 높인 사례를 소개했습니다.
#REST API#API
28005분
5월을 대비하는 자세: 성능 테스트 및 모니터링 시나리오
종합소득세 시즌의 급증 트래픽에 대비해 성능 테스트와 모니터링 체계를 구축했습니다. K6, CloudWatch, Grafana, APM을 활용해 병목을 찾고 HikariCP, HTTP Client, Kafka, Redis를 튜닝했습니다.
#성능#모니터링
15005분
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet을 활용한 자동 상품 이미지 검수 시스템 구축기
AWS Bedrock과 Claude 3.5 Sonnet으로 상품 이미지 자동 검수 시스템을 구축한 사례를 다뤘습니다. 프롬프트 최적화와 운영 통제를 통해 정확도와 처리 속도를 개선했습니다.
#AWS#Claude
22005분
에이닷은 어떻게 먼저 말을 걸어 오는 걸까?
에이닷의 선톡 기능을 Context 수집·가공·활용과 평가 시스템으로 구현한 방식을 소개했습니다. 사용자 반응과 피로도를 함께 고려해 먼저 말을 거는 개인화를 고도화했습니다.
#LLM#prompt
14005분
캐치테이블 지도 개발기(1편)
캐치테이블은 지도 탐색 비중을 높이기 위해 웨이팅·픽업 표시와 검색 개선을 진행했습니다. 확대 레벨별 노출 정책과 반복 테스트로 더 편한 지도 사용성을 만들었습니다.
#UI/UX#검색
51005분
MVP를 빠르고 효과적으로 개발하기: 우리는 협업해요
MVP를 빠르게 만들기 위해 테크 스펙, 맥락 공유, 유연한 변경 대응 중심의 협업 방식을 소개했습니다.\n문서화와 페어 협업으로 설계 정렬과 품질 향상을 이끌어낸 사례입니다.
#협업#OpenAPI
60005분
Amazon GuardDuty란? AWS 지능형 위협 탐지 사용법
Amazon GuardDuty는 AWS 로그를 분석해 잠재적 위협을 탐지하는 서비스입니다. 별도 설치 없이 중앙 관리와 알림 연동이 가능해 보안 운영 효율을 높일 수 있습니다.
#AWS#cloud
38005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
모델 서빙 관리 도구 SELDON-CORE
Seldon Core를 이용한 모델 서빙 관리와 배포 흐름을 소개했습니다. Kubernetes 환경에서 모니터링과 A/B 테스트까지 함께 고려할 수 있었습니다.
#Kubernetes#ML
32005분
DASH 2024,올리브영은 어떻게 Datadog으로 비즈니스를 모니터링하는가?
올리브영이 Datadog으로 인프라와 비즈니스 지표를 함께 모니터링한 사례를 소개했습니다.\n로그와 대시보드를 활용해 실시간 의사결정과 알람 체계를 강화한 점이 핵심입니다.
#Datadog#MSA
49005분
29CM QA팀은 어떻게 테스트 자동화 지표를 활용하여 신뢰성을 확보할 수 있었을까?
App 테스트 자동화의 흔들리는 신뢰성을 정량 지표로 관리하며 개선했습니다. PostgreSQL과 Grafana로 Fail률과 수행시간을 추적해 근본 원인을 찾아 해결했습니다.
#test#자동화
29005분
네이버 검색 SRE - 상위 레벨 모니터링 시스템
네이버 검색 SRE의 상위 레벨 모니터링 시스템 구축 사례를 소개했습니다. 통합 대시보드, 규칙 기반 이상 탐지, ChatOps로 장애 대응 효율을 높였습니다.
#SRE#모니터링
27005분